学习记录11 Hadoop生态圈技术栈（九）

今天接着上面的HBASE往下看
回顾一下，Hbase是什么？
其实就是一个非关系型的数据库，能够支持超大规模的数据的实时读写。（可以看出很强大）
在储存机制上与传统MySQL的不同，HBASE不存储空字段，玩的是列存储，特点就是容量多。
HBASE的应用场景也非常多，凡是海量明细数据且后期还要查询的，都很适合HBASE。
HBASE的组成结构
主要有4个部分组成，每个部分都有特定的功能。

• zookeeper：主要就是监控用的，（谁让这老哥监控能力强呢），此外保留了一些元数据（数据的数据）信息，是HBASE表的寻址入口（我愿称之为指路人）。
  
• Master：主要就是起个维护作用，每个系统都得有个纪律委员。给RegionServer分配Region
  
• RegionServer： 这个就是用来管理Region的，接受客户端的读写请求。
  
• Region：最小的小弟了，由多个Store（数据表的一个截面）组成。
  

HBASE更加深入一些的操作

HBase读数据的流程
第一步：先找到指路人zookeeper，在zookeeper中找到数据表的region的位置，然后开始从meta表里读取对应的region信息。（注意，这里面都是数据的数据，其实就是数据的储存位置信息，知道了信息再去表里面找）
第二步：根据客户需要的表名、namespace、rowkey信息来找到region的位置信息。
第三步：先找到这个region的RegionServer，也就是他的管理员，向管理员发送请求。
第四步：请求同意后就可以进去找region了。
第五步：如果说这里面没有，那就要从BlockCache里面找了。
因为HBASE上的内存是有两个的，一个是memstore，也就是我们上面说的，另一个就是这个BlockCache了。
第六步：如果这BC里面还没有，就去StoreFile。（如果这里还没有，你就得考虑你是不是压根没这玩意）
Hbase写数据的流程
前三步和读数据是一样的，第四步就不同了，不过也就是正常写数据。这里强调读写数据的功能，应该还是像说一下这个Hbase的机理，是先找元数据（数据的信息），再根据元数据去找真实数据。
HBase的刷写和合并
这个倒是没啥好说的，只要知道，这个是出于对数据的保护来制作的就可以了，具体遇到的时候，大概学习一下就可以。
今天有些晚了，明天开始学习Redis的知识。